Geri Dön

Bulanık kural tabanlı kenar tespiti çalışması

A study on fuzzy rule based edge detection

  1. Tez No: 531471
  2. Yazar: FATİH KARA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ULUTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Sayısal görüntülerde kenarları tespit ederken karşılaşılan zorluklardan biri gürültüdür. Bu çalışmanın amacı bulanık mantık ile kenarları belirlemektir. Bu çalışmada tuz ve biber gürültüsü eklenmiş gri seviyeli sayısal görüntülerde bulanık kurallara (BK) ve kenar devamlılığı bulanık kurallarına (KDBK) dayalı kenar tespiti yapan bir yöntem incelenmiştir. Bu yöntem diğer kenar belirleme tekniklerinde ihtiyaç duyulan parametreye ihtiyaç duymamaktadır ve gürültüden çok az etkilenmektedir. Çoğu kenar belirleme teknikleri türevlere dayandığı için gürültüden kayda değer oranda etkilenerek çalışmaktadır. Kenar belirleme tekniğinde kullanılan maksimum entropi değeri adaptif olarak hesaplanmıştır. Bulanık üyelikler maksimum entropinin tespit edildiği bu değere göre hesaplanmıştır. Bu çalışmada maksimum entropinin tespit edilebilmesi için Maksimum Entropi Bulma Yöntemi (MEBY) önerilmiştir. Bu yöntem sayesinde maksimum entropi daha hızlı tespit edilebilmiştir. Çıktılar, Canny kenar bulma yöntemi ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Noise is one of the difficulties encountered when detecting edges in digital images. The aim of this study is to detect edges in digital images using fuzzy logic rules. Edge detection based on fuzzy rule (FR) and edge continuity fuzzy rules (ECFR) is investigated for gray level digital images with salt and pepper noise. This method does not need parameters as other edge detection techniques and is little affected by salt and pepper noise. As most of the other methods are based on derivatives they are influenced by pixel noise considerably. The maximum entropy value used by the technique is calculated adaptively. Fuzzy memberships are calculated according to the value at which maximum entropy is detected. Maximum Entropy Detecting Method (MEDM) proposed in order to determine maximum entropy in this study. Maximum entropy can be detected faster by the proposed method. Outputs are compared with Canny edge detection method.

Benzer Tezler

  1. Bulanık mantık tabanlı görüntü işleme algoritması ile ray yüzeyindeki kusurların tespiti

    Determination of defects in the rail surface with fuzzy logic based image processing algorithm

    YUSUF YÜREKLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik BilimleriKarabük Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAN MIZRAK

  2. Floating architecture design process modeling supported by rule-based decision making

    Yüzen mimari iasarimi süreç modellemesinde kural tabanli karar verme

    AYÇA TARTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE IŞIK

  3. Bulanık model parametrelerinin belirlenmesinde yapay arı kolonisi algoritmasının performansının incelenmesi

    Investigation of artificial bee colony algorithm performance in determination of fuzzy model parameters

    MEHMET KONAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ

  4. Measuring and evaluating the maintainability of microservices

    Mikroservislerin sürdürülebilirliğinin ölçülmesi ve değerlendirilmesi

    RAHİME YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA

  5. Gerçek zaman uygulamaları için görüntü bölütleme yöntemlerinin geliştirilmesi

    Improvement of image segmentation methods for real time applications

    YUNUS KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ